如今，AI 应用借助大语言模型（LLMs），突破了传统特定规则系统的局限，能处理各类复杂任务。但随着这些应用逐渐演变成 “智能体”，具备自主选择行动步骤、调用外部工具的能力，新问题也接踵而至：可靠性和效率问题频出。
为了让智能体稳定 “发挥”，得到靠谱的结果，我们需要更加强大的模式。这些模式不能只局限于检索增强生成（RAG），还得有效管控智能体的 “自主” 行为。
本文带你深入了解多种这样的模式，剖析其优缺点，帮你快速判断该在何时选用哪种模式，轻松拿捏 AI 应用开发的门道。
一、基础：检索增强生成（RAG）
在 AI 应用开发中，检索增强生成（RAG）是重要基础。
RAG宛如配备特殊装备的超级英雄：
检索：类似向朋友求助，模型从知识库或文档获取详细信息。 工具使用：像使用特殊装备，通过运行代码片段或发起API请求获取更多数据。 记忆：记录对话内容，方便回溯参考，让交互更连贯。
谷歌的一张幻灯片清晰展示了基于大语言模型（LLM）的应用在有无RAG时的差别。RAG借助检索、工具调用和短期记忆，提升对LLM的调用效果。不过它是被动响应，等用户请求后调用LLM获取答案。
RAG是构建AI应用的常用手段，简单的快速问答用它就行。但复杂任务得靠多步骤模式，下面就来深入了解这些进阶模式。
二、智能体工作流模式
2.1 提示链
思路：提示链模式是把用户请求拆成一个个按顺序执行的小步骤，就像组装玩具一样，前一步输出是后一步输入，让复杂任务处理更有序。
示例： 以内容创作来说：
根据主题生成大纲。 检查大纲是否符合特定规则。 按大纲撰写内容。 优化文章风格。
利弊权衡：
优点： 由于每个阶段都目标明确，所以准确率高。 排查问题方便，能快速定位故障点。 每个步骤输入到大语言模型的数据量较小，可避开上下文长度限制。 缺点： 多次顺序调用，等待时间长。 每增加一个步骤，成本就会增加。 需跟踪传递的数据，管理复杂。
2.2 路由
思路：在任务开始时，对任务进行快速分类，为其匹配最适宜的智能体或子工作流，从而实现任务的精准分发与高效处理 。
示例： 在常见的客服场景中，这种模式的应用十分广泛：
用户咨询退款问题时，系统会自动将其分配给 “退款智能体”。 技术问题交给 “支持智能体”。 一般咨询交给 “信息” 智能体。
利弊权衡：
优点： 职责划分清晰。 如果跳过不使用的路径，处理速度会更快。 缺点： 分类必须准确，否则会影响结果。 构建多个专门的智能体需要花费时间。 需要额外的步骤（即分类器本身）。
2.3 并行化
思路：并行化模式的核心是将一个大型任务拆解为多个小型任务，同时进行处理。这种模式能充分利用计算资源，加快任务处理速度。
示例：
文档处理：通过拆分来总结篇幅巨大的文档。 方案优化：针对复杂问题，尝试多种解决方案（投票）并选择最佳方案。
利弊权衡：
优点： 如果任务真的能同时运行，处理速度会更快。 通过多种不同的尝试，覆盖范围更全面。 缺点： 合并结果可能比较棘手。 如果每个分支都调用大语言模型，则需要更多的计算能力。 结果可能相互冲突，增加了最终整合的复杂性。
2.4 协调器 - 工作器
思路：该模式中，存在一个类似 “管理者” 大语言模型，即协调器，负责拆解任务，将子任务合理分配给不同的 “工作器” 执行，最后把工作器返回的结果整合起来。这一过程如同项目经理统筹团队成员工作，确保任务有序推进。
示例：
代码编辑场景：在一次拉取请求中编辑多个代码文件，每个文件由单独的工作器处理。 文献收集场景：从众多来源收集参考文献，然后进行合并。
利弊权衡：
优点： 高度灵活：协调器可以动态选择任务。 对于许多子任务具有良好的扩展性。 缺点： 开销较大：协调器必须跟踪任务状态。 如果工作器之间相互依赖，调试可能会很复杂。 额外的步骤会增加延迟。
2.5 评估器 - 优化器
思路：此模式包含两个主要角色，一个提出解决方案（优化器），另一个检查这些方案（评估器）。二者配合如同学生写草稿、老师批改，反复迭代，直至方案达到可接受标准。
示例：
文案创作领域：起草营销文案，然后让另一个大语言模型检查文案的清晰度和语气。 知识问答场景：多次对答案进行事实核查以确保正确性。
利弊权衡：
优点： 每次修订都更加完善。 错误会在最终输出前被发现。 缺点： 耗时：需要多次来回操作。 成本至少翻倍，因为每次迭代都需要调用两次大语言模型。 如果标准不明确，可能会陷入无限循环。
2.6 自主智能体
思路：这是最灵活的模式。智能体自身决定每个步骤要做什么以及何时停止。它可以反复决策，自行决定调用哪些工具、循环次数以及停止条件，形成一个持续的行动 - 检查循环，区别于传统单次调用响应模式。
示例：
代码修复领域：人工智能代码修复程序运用自主智能体模式，不断编辑代码，直至所有测试通过，全程自主判断修复方向和策略。 问题解决场景：问题解决器在工作过程中，根据实际情况尝试不同工具或策略，自主探索解决方案。
利弊权衡：
优点： 能够即时适应并处理意外情况。 可能非常有创造性或考虑得很全面。 缺点： 如果持续循环，可能会产生高额费用或永远无法完成任务。 调试难度较大：因为路径不是严格定义的。 如果没有安全检查措施，错误可能会不断累积。
3 注意事项
开发基于智能体的 AI 应用时，有几个关键的实施要点：
工具定义和文档：对智能体模型来说，详细的工具定义和文档极为重要。拿工具 API 举例，只有提供详细解释，模型才能精准理解任务，避免执行时出现混淆，保障工作流稳定运行。
防护措施和监控：借鉴 “断路器” 的思维方式[参考资料：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents]：如果出现问题的频率过高，就回到更安全的路径或提醒人工介入。
延迟和成本：每增加一个步骤或并行分支都可能增加响应时间和使用费用。
安全性：限制工具权限。这就像给环境设置儿童保护措施一样，通过限制智能体的访问权限来防止意外发生。
4 最佳实践
化繁为简，循序渐进：开发时从简入手，用最少必要步骤搭建系统。后续确实有帮助，再增加复杂性，避免过度设计。
测试驱动，持续迭代：收集智能体模式的真实运行数据，依据这些数据进行优化，让系统不断适应业务需求。
巧用工具，洞察过程：跟踪智能体的思考过程（注意保护隐私数据），以便能够排查问题。
平衡自主，强化监督：智能体虽有自主性，但高风险场景下，人工或协调器的介入很重要，能避免成本失控和错误扩大。
5 总结和要点：解锁AI应用的稳健发展之道
在AI应用开发领域，智能体工作流前景广阔。它融合了传统设计模式的逻辑架构和大语言模型的优势。
实际开发时，不管用哪种智能体模式，都要遵循关键原则：
简洁优先：步骤能不加就不加，确定有用再加，避免系统复杂。 决策透明：清楚系统如何决策，方便理解和解决问题。 安全第一：没有安全保障，别让智能体随意运行。
利用这些模式和原则，能发挥大语言模型优势，控制风险。开发时要合理应用、关注结果、持续优化，打造优质AI应用
